
机器人世界模型,TeleAI用少量数据完成训练 | NeurIPS 2024
机器人世界模型,TeleAI用少量数据完成训练 | NeurIPS 2024TeleAI 李学龙团队提出具身世界模型,挖掘大量人类操作视频和少量机器人数据的共同决策模式。
TeleAI 李学龙团队提出具身世界模型,挖掘大量人类操作视频和少量机器人数据的共同决策模式。
具有强大泛化能力
在当今的人工智能领域,Transformer 模型已成为解决诸多自然语言处理任务的核心。然而,Transformer 模型在处理长文本时常常遇到性能瓶颈。传统的位置编码方法,如绝对位置编码(APE)和相对位置编码(RPE),虽然在许多任务中表现良好,但其固定性限制了其在处理超长文本时的适应性和灵活性。
本文是一篇发表在 NeurIPS 2024 上的论文,单位是香港大学、Sea AI Lab、Contextual AI 和俄亥俄州立大学。论文主要探讨了大型语言模型(LLMs)的词表大小对模型性能的影响。
该研究主要探讨了大语言模型的全局剪枝方法,旨在提高预训练语言模型的效率。该成果的发表为大模型的剪枝与优化研究提供了新的视角,并在相关领域具有重要的应用潜力。
Builders 是由 @Magineer、@有新Newin 以及 @深思SenseAI 联合推出的人物专栏,旨在发现与分享更多的优秀出海创业团队与独立开发者,我们将定期邀请生态范围内的创始人与团队展开对话。
NeurIPS 2024评审结果已经公布了! 收到邮件的小伙伴们,就像在开盲盒一样,纷纷在社交媒体上晒出了自己的成绩单。
NeurIPS 2024放榜,人大附中有高中生一作入选。
3D大模型公司VAST完成亿元级融资。
作为开发者,我们一直在寻找提升工作效率的方法。VS Code 无疑是目前最受欢迎的代码编辑器之一,它几乎成为了我们行业的标准。不过,由于它基于 Electron 和 JavaScript,处理大型代码库时可能会遇到一些性能问题。